https://szkolazpieklarodem.pl/
W tej sekcji będziemy sobie brudzić ręce, ucząc inny model zarządzania oknami dialogowymi Rasa Core. Pamiętaj, że w tym momencie mamy gotowy model do przewidzenia intencji tekstu, możemy napisać kod w Pythonie, aby sformułować odpowiedzi, i możemy odpowiedzieć klientowi. Co jednak jeśli będziemy chcieli dodać do naszego bota więcej intencji? Czy jest to skalowalne w przypadku większej aplikacji z dużą ilością funkcji? Odpowiedź brzmi nie. Tutaj na ratunek przychodzi zarządzanie dialogami z Rasa Core. Jeśli kiedykolwiek próbowałeś użyć dowolnego bota na dowolnej platformie, musiałeś widzieć, że zawiódł on w pewnych warunkach. Tak, wszyscy tam byliśmy i nadal istnieje, ponieważ dzisiejszy bot fatalnie radzi sobie z kontekstem rozmowy i nie podąża za nią. Za pomocą platformy dialogowej Rasa Core opartej na ML możemy łatwo rozwiązać ten problem. Rasa Core jest dobrze sprawdzony w zastosowaniach na poziomie przedsiębiorstw i używany przez tysiące programistów, ponieważ jest gotowy do produkcji, łatwy w użyciu i rozszerzeniu, a co najważniejsze, ma otwarte oprogramowanie.